《LDAHash: Improved Matching with Smaller Descriptors》阅读笔记

最新推荐文章于 2023-05-14 00:09:30 发布
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论文《LDAHash: Improved Matching with Smaller Descriptors》提出了一种线性判别分析（LDA）哈希方法，生成的汉明码长度减小10-20倍，同时提高图像匹配准确性。即使在视角变化大的情况下，仍能识别为同一类别。主要步骤包括投影矩阵选择、阈值设定和二值化。实验表明，LDAHash在保持高匹配率的同时，降低了描述符长度。

      论文中提出了一种LDAHashing（Linear Discriminant Analysis )， 比之前的哈希算法产生的汉明码短了10-20倍，并且更好的匹配相关图片。在同一个视图，不同的角度这种情况下，即使欧拉空间显示距离距离非常大，但仍然被识别为同一类。


步骤

1.投影矩阵

2.阈值选择


定义一个距离度量对于那些在正例里面的数据，数据点据小于R。在负例里面的数据点距大于R。

可构造该损失函数：


其实α控制FP和FN。


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